550 Geowissenschaften
Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Dissertation (93)
- Wissenschaftlicher Artikel (10)
- Konferenzveröffentlichung (4)
- Habilitation (2)
- Buch (Monographie) (1)
- Masterarbeit (1)
- Arbeitspapier (1)
Sprache
- Deutsch (72)
- Englisch (39)
- Mehrsprachig (1)
Schlagworte
- Fernerkundung (19)
- Modellierung (14)
- Remote Sensing (9)
- remote sensing (7)
- Bodenerosion (6)
- Deutschland (6)
- Klimaänderung (6)
- Hochwasser (5)
- Rheinland-Pfalz (5)
- Biomonitoring (4)
Institut
- Raum- und Umweltwissenschaften (112) (entfernen)
The main goal of this publication is the development and application of an empirical method, which allows to forecast the transport of radionuclides in soils ad sediments. The calculations are based on data published in the literature. 10 case studies, comprising 30 time series, deal with the transport of Cs-134, Cs-137, Sr-85, Sr-90, and Ru-106. Transport in undisturbed soils and experimental systems like lysimeters and columns in laboratories are dealt with. The soils involved cover a large range of soils, e. g. podsols, cambisols (FAO), and peaty soils. Different speciations are covered, namely ions, aerosols, and fuel particles. Time series analysis centres around the Weibull-distribution. All theoretical models failed to forecast the transport of radionuclides. It can be shown that the parameters D and v, the dispersion coefficient and the advection velocity, appearing in solutions of the advection-dispersion equation (ADE), have no real physical meaning. They are just fitting parameters. The calculation of primary photon fluence rates, caused by Cs-137 in the soil, stresses the unreliability of forecasts based on theoretical models.
Time series archives of remotely sensed data offer many possibilities to observe and analyse dynamic environmental processes at the Earth- surface. Based on these hypertemporal archives, which offer continuous observations of vegetation indices, typically at repetition rates from one to two weeks, sets of phenological parameters or metrics can be derived. Examples of such parameters are the beginning and end of the annual growing period, as well as its length. Even though these parameters do not correspond exactly to conventional observations of phenological events, they nevertheless provide indications of the dynamic processes occurring in the biosphere. The development of robust algorithms for the derivation of phenological metrics can be challenging. Currently, such algorithms are most commonly based on digital filters or the Fourier analysis of time series. Polynomial spline models offer a useful alternative to existing methods. The possibilities of using spline models in the analytical description of time series are numerous, and their specific mathematical properties may help to avoid known problems occurring with the more common methods for deriving phenological metrics. Based on a selection of different polynomial spline models suitable for the analysis of remotely sensed time series of vegetation indices, a method to derive various phenological parameters from such time series was developed and implemented in this work. Using an example data set from an intensively used agricultural area showing highly dynamic variations in vegetation phenology, the newly developed method was verified by a comparison of the results of the spline based approach to the results of two alternative, well established methods.
Determining the exact position of a forest inventory plot—and hence the position of the sampled trees—is often hampered by a poor Global Navigation Satellite System (GNSS) signal quality beneath the forest canopy. Inaccurate geo-references hamper the performance of models that aim to retrieve useful information from spatially high remote sensing data (e.g., species classification or timber volume estimation). This restriction is even more severe on the level of individual trees. The objective of this study was to develop a post-processing strategy to improve the positional accuracy of GNSS-measured sample-plot centers and to develop a method to automatically match trees within a terrestrial sample plot to aerial detected trees. We propose a new method which uses a random forest classifier to estimate the matching probability of each terrestrial-reference and aerial detected tree pair, which gives the opportunity to assess the reliability of the results. We investigated 133 sample plots of the Third German National Forest Inventory (BWI, 2011"2012) within the German federal state of Rhineland-Palatinate. For training and objective validation, synthetic forest stands have been modeled using the Waldplaner 2.0 software. Our method has achieved an overall accuracy of 82.7% for co-registration and 89.1% for tree matching. With our method, 60% of the investigated plots could be successfully relocated. The probabilities provided by the algorithm are an objective indicator of the reliability of a specific result which could be incorporated into quantitative models to increase the performance of forest attribute estimations.
Two areas were selected to represent major process regimes of Mediterranean rangelands. In the County of Lagads (Greece), situated east of the city of Thessaloniki, livestock grazing with sheep and goats is a major factor of the rural economy. In suitable areas, it is complemented by agricultural use. The region of Ayora (Spain) is located west of the city of Valencia. It is one of regions most affected by fires in Spain. First of all, long time series of satellite data were compiled for both regions on the basis of Landsat sensors, which cover the time until 1976 (Ayora) and 1984 (Lagadas) with one image per year. Using a rigorous processing scheme, the data were geometrically and radiometrically corrected Specific attention was given to an exact sensor calibration, the radiometric intercalibration of Landsat-TM and "MSS. Proportional cover of photosynthetically active vegetation was identified as a suitable quantitative indicator for assessing the state of rangelands. Using Spectral Mixture Analysis (SMA) it was inferred for all data sets. The extensive data base procured this way enabled to map fire events in the Ayora area based on sequential diachronic sets and provide fire dates, perimeter as well as fire recurrence for each pixel. The increasing fire frequency in the past decades is in large parts attributed to the accelerated abandonment of the area that leads to an encroachment of shrublands and the accumulation of combustible biomass. On the basis of the fire mapping results, a spatial and temporal stratification of the data set allowed to asses plant recovery dynamics on the landscape level through linear trend analysis. The long history of fire events in the Mediterranean frequently leads to processes of auto-succession. Following an initial dominance of herbaceous vegetation this commonly leads to similar plant communities as the ones present before the fire. On a temporal axis, this results in typical exponential post-fire trajectories which could also be shown in this study. The analysis of driving factors for post-fire dynamics confirmed the importance of aspect and slope. Locations with lower amounts of solar irradiation and favourable water supply yielded faster recovery rates and higher post-fire vegetation cover levels. In most cases, the vegetation cover levels observed before the fire were not reached within the post-fire observation period. In the area of Lagadas, linear trend analysis and additional statistical parameters were used to infer a degradation index. This could be used to illustrate a complex pattern of stability, regeneration and degradation of vegetation cover. These different processes and states are found in close proximity and are clearly determined by topography and elevation. Following a sequence of analyses, it was found that in particular steep, narrow valleys show positive trends, while negative trends are more abundant on plain or gently undulating areas. Considering the local grazing regime, this spatial differentiation was related to the accessibility of specific locations. Subsequently, animal numbers on community level were used to calculate efficient stocking rates and assess the temporal development of their relation with vegetation cover. This calculation of temporal trajectories illustrated that only some communities show the expected negative relation. To the contrary, a positive relation or even changing relation patterns are observed. This signifies recent concentration and intensification processes in the grazing scheme, as a result of which animals are kept in sheds, where additional feedstuffs are provided. In these cases, free roaming of livestock animals is often confined to some hours every day, which explains the spatial preference of easily accessible areas by the shepherds. Beyond these temporal trends, it was analysed whether the grazing pattern is equally reflected in a spatial trend. Making use of available geospatial information layers, the efforts required to reach each location was expressed as a cost. Then, cost zones could be defined and woody vegetation cover as a grazing indicator could be inferred for the different zones. Animal sheds were employed as starting features for this piospheric analysis, which could be mapped from very high spatial resolution Quickbird image data. The result was a clearly structured gradient showing increasing woody vegetation cover with increasing cost distance. On the basis of these two pilot studies, the elements of a monitoring and interpretation framework identified at the beginning of the work were evaluated and a formal interpretation scheme was presented.
This paper describes the concept of the hyperspectral Earth-observing thermal infrared (TIR) satellite mission HiTeSEM (High-resolution Temperature and Spectral Emissivity Mapping). The scientific goal is to measure specific key variables from the biosphere, hydrosphere, pedosphere, and geosphere related to two global problems of significant societal relevance: food security and human health. The key variables comprise land and sea surface radiation temperature and emissivity, surface moisture, thermal inertia, evapotranspiration, soil minerals and grain size components, soil organic carbon, plant physiological variables, and heat fluxes. The retrieval of this information requires a TIR imaging system with adequate spatial and spectral resolutions and with day-night following observation capability. Another challenge is the monitoring of temporally high dynamic features like energy fluxes, which require adequate revisit time. The suggested solution is a sensor pointing concept to allow high revisit times for selected target regions (1"5 days at off-nadir). At the same time, global observations in the nadir direction are guaranteed with a lower temporal repeat cycle (>1 month). To account for the demand of a high spatial resolution for complex targets, it is suggested to combine in one optic (1) a hyperspectral TIR system with ~75 bands at 7.2"12.5 -µm (instrument NEDT 0.05 K"0.1 K) and a ground sampling distance (GSD) of 60 m, and (2) a panchromatic high-resolution TIR-imager with two channels (8.0"10.25 -µm and 10.25"12.5 -µm) and a GSD of 20 m. The identified science case requires a good correlation of the instrument orbit with Sentinel-2 (maximum delay of 1"3 days) to combine data from the visible and near infrared (VNIR), the shortwave infrared (SWIR) and TIR spectral regions and to refine parameter retrieval.
Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen des EU INTERREG NWE IVB Projektes "ForeStClim - Transnational Forestry Management Strategies in Response to Regional Climate Change Impacts". Zum Zweck der Verbesserung des Prozessverständnisses von Abflussprozessen in Wäldern sowie zur Validierung und Weiterentwicklung eines GIS-basierten Tools (GIS-DRP) zur Erstellung von Abflussprozesskarten wurden auf 25 Test-Plots in vier Einzugsgebieten in Rheinland-Pfalz und dem Großherzogtum Luxemburg boden-hydrologische Untersuchungen durchgeführt. Auf Grundlage dieser Untersuchungen konnten große intraspezifische Unterschiede im Abflussverhalten von Waldstandorten erhoben werden. Die Differenzen werden dabei hauptsächlich durch das Substrat, die bodenphysikalischen Eigenschaften, die Nutzung bzw. deren Intensität und die Vorfeuchte bedingt. Es wurde nachgewiesen, dass Wälder generell hohe Infiltrationsraten aufweisen und verzögerte Zwischenabflussprozesse begünstigen. Durch einen prinzipiell naturnahen Waldbau und etwaige Meliorationsmaßnahmen auf Niederertragsstandorten bestehen zudem Möglichkeiten positiv auf die Wasserretention und das Wasserspeichervermögen eines Forstbestandes einzuwirken. Die mittels GIS-DRP erstellten Abflussprozesskarten der vier Testgebiete wurden durch die Ergebnisse der Geländeuntersuchungen sowie der Abflussprozesskartierung nach SCHERRER (2006) validiert. Hierdurch wurden für die Abflussgenerierung wichtige Parameter ermittelt und Optimierungsansätze erarbeitet, welche anschließend in GIS-DRP implementiert werden konnten. Verschlämmungsprozesse auf Ackerflächen können nun durch das modifizierte GIS-DRP-Werkzeug identifiziert werden. Zudem war es möglich, Extrem-Ereignis basierte Abflussprozesskarten zu etablieren, die Hot Spots der Abflussgenerierung identifizieren können. Die Einführung des Abflussprozesses "dSSF" (tiefer Zwischenabfluss) wurde durch eine neue Klassifizierung des geologischen Ausgangssubstrates erreicht. Forstwirten und Entscheidungsträgern im Waldmanagement wird somit die Möglichkeit geboten, Expertenwissen in ihre Planungen einfließen zu lassen. Hierdurch kann zum einen positiv auf den Landschaftswasserhaushalt eingewirkt werden, da gezielt auf Flächen nachteiliger Abflussbildung geeignete Maßnahmen des dezentralen Hochwasserschutzes angewandt werden können. Zum anderen werden Potentiale für bestmögliche Waldwachstumsvoraussetzungen in einem Landschaftsraum aufgezeigt. Der nachhaltigen Nutzung von Wäldern wird somit auch im Kontext des Klimawandels Rechnung getragen.
Water-deficit stress, usually shortened to water- or drought stress, is one of the most critical abiotic stressors limiting plant growth, crop yield and quality concerning food production. Today, agriculture consumes about 80-90% of the global freshwater used by humans and about two thirds are used for crop irrigation. An increasing world population and a predicted rise of 1.0-2.5-°C in the annual mean global temperature as a result of climate change will further increase the demand of water in agriculture. Therefore, one of the most challenging tasks of our generation is to reduce the amount water used per unit yield to satisfy the second UN Sustainable Development Goal and to ensure global food security. Precision agriculture offers new farming methods with the goal to improve the efficiency of crop production by a sustainable use of resources. Plant responses to water stress are complex and co-occur with other environmental stresses under natural conditions. In general, water stress causes plant physiological and biochemical changes that depend on the severity and the duration of the actual plant water deficit. Stomatal closure is one of the first responses to plant water stress causing a decrease in plant transpiration and thus an increase in plant temperature. Prolonged or severe water stress leads to irreversible damage to the photosynthetic machinery and is associated with decreasing chlorophyll content and leaf structural changes (e.g., leaf rolling). Since a crop can already be irreversibly damaged by only mild water deficit, a pre-visual detection of water stress symptoms is essential to avoid yield loss. Remote sensing offers a non-destructive and spatio-temporal method for measuring numerous physiological, biochemical and structural crop characteristics at different scales and thus is one of the key technologies used in precision agriculture. With respect to the detection of plant responses to water stress, the current state-of-the-art hyperspectral remote sensing imaging techniques are based on measurements of thermal infrared emission (TIR; 8-14 -µm), visible, near- and shortwave infrared reflectance (VNIR/SWIR; 0.4-2.5 -µm), and sun-induced fluorescence (SIF; 0.69 and 0.76 -µm). It is, however, still unclear how sensitive these techniques are with respect to water stress detection. Therefore, the overall aim of this dissertation was to provide a comparative assessment of remotely sensed measures from the TIR, SIF, and VNIR/SWIR domains for their ability to detect plant responses to water stress at ground- and airborne level. The main findings of this thesis are: (i) temperature-based indices (e.g., CWSI) were most sensitive for the detection of plant water stress in comparison to reflectance-based VNIR/SWIR indices (e.g., PRI) and SIF at both, ground- and airborne level, (ii) for the first time, spectral emissivity as measured by the new hyperspectral TIR instrument could be used to detect plant water stress at ground level. Based on these findings it can be stated that hyperspectral TIR remote sensing offers great potential for the detection of plant responses to water stress at ground- and airborne level based on both TIR key variables, surface temperature and spectral emissivity. However, the large-scale application of water stress detection based on hyperspectral TIR measures in precision agriculture will be challenged by several problems: (i) missing thresholds of temperature-based indices (e.g., CWSI) for the application in irrigation scheduling, (ii) lack of current TIR satellite missions with suitable spectral and spatial resolution, (iii) lack of appropriate data processing schemes (including atmosphere correction and temperature emissivity separation) for hyperspectral TIR remote sensing at airborne- and satellite level.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde die agrarklimatische und phänologische Situation in der zweiten Hälfte des vergangenen 20. Jahrhunderts für das Mittlere Moseltal am Beispiel der Moselregion im Umfeld der Stadt Bernkastel-Kues ausgewertet. Es konnten erhebliche klimatische und phänologische Veränderungen festgestellt und deren Auswirkungen auf den regionsprägenden Weinbau aufgezeigt werden. Der zeitliche Verlauf der Jahresmittel der Lufttemperatur zeigt eine deutliche Zweiteilung der Entwicklung in den Jahren 1945 bis 2000. Eine Abnahme (- 0.7 K) in der ersten Hälfte und eine deutliche Zunahme (+1.1 K) in der zweiten Hälfte der Zeitreihe. Einen vergleichbaren Verlauf zeigen die Jahresmittel der Tagestemperaturmaxima und -minima. Eine erhebliche Erwärmung lässt sich im April und Mai, August und Oktober und Januar und Dezember beobachten. Die geringsten Veränderungen zeigen Februar, Juli und November. Die Jahresniederschläge lassen keinen Trend im Gesamtabschnitt erkennen. Saisonale Verschiebungen weisen jedoch auf Änderungen in der Niederschlagscharakteristik hin. Die niederschlagsreichste Zeit im Jahr hat sich vom August auf Juni/Juli verschoben (starke Abnahme im August) und der regenärmste Monat vom März auf den Februar. Zunahmen zeigen v. a. September und Oktober. Die Jahressummen der Sonnen-scheindauer zeigen einen starken Rückgang in den Jahren 1945 bis 1981 und eine Trendumkehr in den Jahren bis 2000. Insbesondere der Monat August weist eine starke Zunahme der Sonnenscheindauer auf. Der mittlere jährliche Wachstumsverlauf der Weinrebe beginnt Anfang/Mitte April. Austrieb und Ergrünen folgen bis Mitte Mai. Die Rebe blüht im Durchschnitt zwischen dem 21.6. und 26.6. Mitte Juli sind die Beeren erbsengroß. Das Beerenwachstum und die Fruchtreife dauern in der Regel bis Anfang Oktober. Die Herbsttermine Laubfärbung und Laubfall finden zwischen Mitte Oktober und Anfang November statt. Alle in Bernkastel beobachteten phänologischen Merkmale zeigen eine Vorverlagerung der Eintrittstermine zwischen -6 Tagen und -15 Tagen in den Jahren 1967 bis 2001. Die Beerenentwicklung bzw. Reifephase im Sommer und Frühherbst verlängert sich um rund 10 Tage. Die wärmer gewordenen Monate März und April (geringere Spätfrostgefahr) äußern sich anhand eines früheren Vegetationsbeginns der Rebe. Die wärmeren, trockeneren und sonnenscheinreicheren Monate Mai und Juni führen zu einer erheblichen Vorverlagerung des Blühtermins und zu einer günstigen Verschiebung der Fruchtentwicklungs- und Reifephasen in den trockeneren, wärmeren und strahlungsreicheren Hochsommer. Die optimale Ausreife der Trauben im September und Oktober wird einerseits durch eine Temperaturzunahme gefördert, anderseits durch höhere Niederschlagswerte verzögert oder behindert. Die phänologischen Termine Knospung, Austriebs, Blüte und Reifegrad eignen sich somit hervorra-gend als Indikator für die Veränderung der klimatischen Bedingungen im Jahresverlauf. Ein starker Zusammenhang zwischen den Terminen des Blühbeginns der Rebe mit den Temperaturfaktoren und zwischen dem Reifegrad 60 -°Oe und kumulierten Temperatursummen bzw. den Sonnenscheindauern zwischen Mai und August ist ein weiterer Beleg für die stattgefundenen klimatischen Veränderungen im Mittleren Moseltal besonders in den Monaten März bis Juni und August und Oktober.
Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist die Untersuchung der aktuellen Geomorphodynamik in den Gullyeinzugsgebieten der Souss-Ebene, Südmarokko. Eine Sonderstellung nehmen besonders in der Taroudant-Region die durch land-levelling Maßnahmen beeinflussten Flächen ein. Anhand von experimentellen Feldmethoden werden verschiedene Prozesse der Bodenerosion aufgenommen und bewertet. Mittels Luftbildmonitoring mit einer Drohne erfolgt eine Analyse des Gullywachstums. Durch eine Zusammenführung der Methodenkombination kann ein Gesamtbild der aktuellen geomorphologischen Prozessdynamik im Souss erstellt werden. Mit Zerfall der Zuckerindustrie Ende des 17. Jahrhunderts setzt im Souss Becken aufgrund der nahezu vollständigen Abholzung der Arganwälder die lineare Bodenerosion ein. Mit der Transformation von traditioneller Landwirtschaft zu modernen Zitrusfrucht- und Gemüseplantagen, beginnt Anfang der 1960er Jahre ein sehr dynamischer Landnutzungswandel. Die Expansion der Anbauflächen, die von Wadi- und Gullysystemen tief zerschnittenen sind, wird durch Planierungsmaßnahmen vorangetrieben. Auf den planierten Flächen entwickeln sich durch die Verdichtung des Bodens, das Entfernen von Vegetationsbedeckung sowie Krustenbildung auf dem schluffig-lehmigen Substrat bei Starkniederschlagsereignissen zumeist erneut Gullys. Die rasche lineare Zerschneidung bedroht weitere Anbauflächen. Eine nachhaltige Entwicklung auf diesen Flächen ist daher fraglich. Durch starke Verschlämmung nach Niederschlägen bilden sich auf den planierten Flächen sehr schnell physikalische Bodenkrusten aus. Ihre Mikromorphologie ist aufgrund der Belastungen mit schwerem Gerät sowie mehrfacher Erosions- und Akkumulationszyklen durch Plattenstruktur und Vesikel geprägt, wodurch die Infiltrationskapazität des Bodens verringert wird. Diese Auswirkungen können durch Messungen mit dem Einringinfiltrometer bestätigt werden. Sie zeigen auf ungestörten Flächen durchschnittlich eine 2,6-fach höhere Infiltrationsrate als auf planierten Flächen. Durch eine Inventarisierung der Bodeneigenschaften und Oberflächencharakteristika kann ihre signifikante Veränderung nach Planierungsmaßnahmen identifiziert werden. So zeigen planierte Flächen hohe Anteile an Bodenverkrustung und wenig Vegetationsbedeckung auf. Ungestörte Flächen sind dagegen weniger verkrustet und stärker mit Vegetation bedeckt. Zudem kann eine Kompaktion der oberen Bodenschicht nachgewiesen werden. Diese Faktoren wirken auf die Oberflächenabflussbildung und den Sedimentabtrag ein. Die Ergebnisse von 122 Niederschlagssimulationen mit einer Kleinberegnungsanlage zeigen einen signifikanten Anstieg der mittleren Oberflächenabflüsse und Sedimentfrachten (1,4-, bzw. 3,5-mal höher) auf planierten im Gegensatz zu ungestörten Testflächen. Mithilfe des Gullymonitorings wird die Entwicklung eines kompletten Gullys durch Starkniederschlagsereignisse auf einer planierten Fläche detektiert. Dabei wird in einem 3,5 ha großen Einzugsgebiet etwa 1080 t Bodenmaterial erodiert. Hier wurde errechnet, dass Gullyerosion für 91 % des gesamten Bodenverlustes im Einzugsgebiet verantwortlich ist. Die Fläche dient nur als Lieferant des Erosionsagens Wasser. Das Verfüllen des ursprünglichen Gullysystems mit Material der umliegenden Hänge führt zu einer Erniedrigung der Geländehöhe von durchschnittlich über 5 cm. Auf ungestörten Flächen wird dagegen nur ein geringes Gullywachstum verzeichnet. Die vorgestellte Methodenkombination lässt eine gezielte Beschreibung der aktuellen Geomorphodynamik in den Einzugsgebieten der Souss-Ebene zu. Durch die land-levelling Maßnahmen wird die Prozessdynamik signifikant erhöht. Eine Verminderung der Vegetationsbedeckung, schnelle Krustenbildung sowie Bodenkompaktion unterstützen hohe Oberflächenabflussbildung und Sedimentabtrag. Durch lineare Konzentration des Abflusses wird rapide Gullyerosion gefördert. Ganze Gullysysteme können sich auf Planierungsflächen durch nur ein einziges Starkniederschlagsereignis ausbilden. Dadurch sind Anbauflächen, Gebäude und Infrastruktur gefährdet.
A sustainable development of forests and their ecosystem services requires the monitoring of the forests" state and changes as well as the prediction of their future development. To achieve the latter, eco-physiological forest growth models are usually applied. These models require calibration and validation with forestry reference data. This data includes forest structural parameters such as tree height or stem diameter which are easy to measure and can be used to estimate the core model parameters, i.e. the tree- biomass pools. The methods traditionally applied to derive the structural parameters are mainly manual and time-consuming. Hence, the in situ data acquisition is inefficient and limited in its ability to capture the vertical and horizontal variability in stand structure. Ground-based remote sensing bears the potential to overcome the limitations of the traditional methods. As they can be automated, ground-based remote sensing methods allow a much more efficient data acquisition and a larger spatial coverage. They are also able to capture forest structure in its three dimensions. Nevertheless, at present further research is required, in particular with respect to the practical integration of ground-based remote sensing data into forest growth models as well as regarding factors influencing the structural parameter retrieval from this data. Therefore, the goal of this PhD thesis was to investigate the influencing factors of two ground-based remote sensing methods (terrestrial laser scanning and hemispherical photography), which have not or only scarcely been studied to date. In addition, the use of forest structural parameters derived from these methods for the calibration of a forest growth model was assessed. Both goals were achieved. The results of this thesis could contribute significantly to a comprehensive assessment of ground-based remote sensing and its potential to derive the forest structural parameters. However, the use of these methods to calibrate forest growth models proved to be limited. An optimized data sampling design is expected to eliminate the major limitations, though. Furthermore, the combination of ground-based, airborne, and satellite remote sensing sensors was suggested to provide an optimized framework for the general integration of remotely sensed data into forest growth models. This combination of remote sensing observations at different scales will contribute greatly to a modern forest management with the purpose of warranting a sustainable forest development even under growing economic and ecological pressures.